算法 机器 生物 信息
机器学习基本原理
深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
大部分机器学习算法都有超参数（必须在学习算法外手动设定）。机器学习本质上属于应用统计学，其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计，而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要... ......
分布式协议与算法-Paxos算法
本文总结自：极客时间韩健老师的分布式协议与算法实战课程。 为什么要学习Paxos算法？其实关于这个问题的答案，每个人有不同的看法。其实对我来说，我认为当前很多常用的共识算法都是基于它改进，我学习它的初衷也是为了更好的去理解Raft算法。如果你想深入理解RAFT算法，博主在这里推荐蚂蚁金服的SOFAJ ......
分布式协议与算法-Quorum NWR
1.强一致性与最终一致性 1.1强一致性 强一致性能保证写操作完成后，任何后续访问都能读到更新后的值；强一致性可以保证从库有与主库一致的数据。如果主库突然宕机，我们仍可以保证数据完整。但如果从库宕机或网络阻塞，主库就无法完成写入操作。 1.2最终一致性 最终一致性只能保证如果对某个对象没有新的写操作 ......
你知道哈希算法，但你知道一致性哈希吗？
前言 假如让你为淘宝这种数据量非常大的公司的设计一个可扩展的数据存储系统，你该如何存储和管理数据呢？总不能放在单个服务器上吧，肯定放不下，必然需要水平扩展。那么这样就带来一个问题，这个数据要存储在哪个服务器上呢？这就引入了本文的主题一致性哈希算法，可能你没听过，那么本文就通过一个简单的例子带你一步一 ......
每个Java程序员都必须知道的四种负载均衡算法
前言 一般来说，我们在设计系统的时候，为了系统的高扩展性，会尽可能的创建无状态的系统，这样我们就可以采用集群的方式部署，最终很方便的根据需要动态增减服务器数量。但是，要使系统具有更好的可扩展性，除了无状态设计之外，还要考虑采用什么负载均衡算法，本文就带领大家认识以下常见的4种负载均衡算法。 欢迎关注 ......
初探富文本之OT协同算法
初探富文本之OT协同算法 OT的英文全称是Operational Transformation，是一种处理协同编辑的算法。当前OT算法用的比较多的地方就是富文本编辑器领域了，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持多个用户同时编辑文档，不会因为用户并发修改导致冲突，而导致结果不一致甚至数据丢失的问题。 ......
把KMP算法嚼碎！（C++）
相信不少人在学数据结构的时候都被KMP算法搞的迷迷糊糊的，原理看的似懂非懂，代码写不出来，或者写出来了也不知道为什么就可以这么写。本文力求尽可能通俗详细的讲解KMP算法，让你不再受到KMP算法的困扰。 暴力匹配的痛点 所谓暴力匹配，就是从文本串的首端开始依次检查子串是否与模式串匹配，如果不匹配就将模 ......
[数据结构]KMP算法(含next数组详解）
#字符串匹配问题 给定一个字符串 s 和一个要匹配的模式串 p。模式串 p 有可能在 s 中多次出现，请求出模式串 p 在 s 中所有出现的起始位置。 #暴力匹配算法 BF ##算法思路 在面对字符串匹配问题时，很容易想到暴力求解。字符串匹配的暴力算法思路很简单，即在 s 中枚举起点 i，对于每个起 ......
跳跃表数据结构与算法分析
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃... ......
2023牛客寒假算法基础集训营3 A-I+K
比赛链接 A 题解 知识点：贪心。 把所有正偶数除成奇数，即可。 （人傻了没加 $x>0$ WA2 时间复杂度 $O(n)$ 空间复杂度 $O(1)$ 代码 #include <bits/stdc++.h> using ll = long long; using namespace std; int ......
前端使用工具规范commit信息
前言 通过工具规范git提交信息也是工程化的一部分，在前端领域有一些工具为我们提供了相关功能，在这里做一下使用总结。 commitlint commitlint是什么？ 就像eslint用来检查js代码是否标准，commitlint用来检查提交信息是否满足固定格式的工具。 同样，commitlint ......
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 ......
道长的算法笔记：状态机模型之股票系列问题
(一) 股票系列问题 所谓的股票问题，是一个动态规划状态机模型的系列问题，这些题目来自于LeetCode社区，这些问题非常经典，能够帮助我们理解动态规划的本质，这些问题大多初看之下会令人感觉无从下手，但是一旦掌握相应的方法划分状态之后，很快即可举一反三的写出相应的代码。 股票系列问题合集 LC121 ......
周而复始,往复循环,递归、尾递归算法与无限极层级结构的探究和使用(Golang1.18)
所有人都听过这样一个歌谣：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚在讲故事：从前有座山。。。。，虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环，但无疑地，这是递归算法最朴素的落地实现，本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。 递归思想与实现 递归思想并非是鲜为人知的高级概念，只不过 ......
做算法的这一年——2022年个人年终总结
做算法的这一年——2022年个人年终总结 前言 按照往年的惯例和园子的规矩，随着网易云音乐以及众多App的个人使用报告陆续出来，也到了自己该做个全年复盘总结的时候了。 这一年想起来好像是做了很多事情，但又好像什么都没有做，对着电脑想了许久，要怎么用一句话或者一个字来概括这一整年的过往与历程，奈何 ......
基于K-means聚类算法进行客户人群分析
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析； 掌 ......
贪心算法Dijkstra
Dijkstra 最短路径问题 : 给定一个带权有向图 G = (V, E, W)，同时给定一个源点 u (u ∈ V)，我们要找出从源点 u 出发到其它各点的最短路径距离，并得出这些最短路径的具体路径有哪些边构成。 其实我们要求的就是从 源点 u 出发到 其它各点 str的最短路径所组成的路线网络 ......
机器学习--起手式
几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器学习--要学点什么
前言 可以说掌握了机器学习，你就具备了与机器对话，充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代，这将成为一项必备技能，就好比十年前你是编程大牛，二十年前你英语超好一样。因此，无论你是什么专业的学生，学一点机器学习的知识绝对只有好处，没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
物联网 IOT 设备如何脱离信息孤岛？
目前在家庭物联网这一块，绝大部分的电子消费品都是基于wifi联网的设备。从商家那里达到消费者手中之后，简单开机使用无法体现其全部价值，还是需要经过消费者给设备配网的过程，把设备从信息孤岛接入互联互通的世界。 ......
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
遗传算法解决旅行商问题(TSP)
遗传算法解决旅行商问题 作者：Cukor丘克 环境：MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题（TSP）. 一个商人欲从自己所在的城市出发，到若干个城市推销商品，然后回到其所在的城市。如何选择一条周游路线，使得商人经过每个城市一次且仅一次后回到起点，并使他所走过的路径最短？ T ......
3D视觉算法初学概述
SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......